مقایسۀ عملکرد شبکه‌‌های عصبیِ مصنوعی با تحلیل رگرسیون در برآورد حجم تنۀ درختان
نویسندگان
چکیده مقاله:
آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می‌‌‌شود. این روش با تعیین رابطه‌‌ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می‌‌کند، اما محدودیتهایی مانند نرمال‌بودن متغیر وابسته و همگن‌بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN)، به‌عنوان یکی از زیر‌مجموعه‌‌های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (AI)، به‌‌منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین‌منظور، تعداد 101 درخت از درختان نشانه‌‌گذاری‌شدۀ جنگل آموزشی‌ـ‌پژوهشی دانشگاه تربیت مدرس انتخاب، و قطر برابر سینه، قطر در ارتفاع کنده، قطر انتهای تنه، ارتفاع تنه، و ارتفاع کل درخت، با دقت بسیار اندازه‌گیری شدند. از دو مدل شبکۀ عصبی، پرسپترون چند‌لایه (MLP) و تابع پایۀ شعاعی (RBF)، به‌‌منظور پیش‌‌بینی حجم تنه استفاده شد. نتایج نشان داد با افزایش متغیرهایی که همبستگی بیشتری با حجم تنه دارند، ضریب تشخیص شبکۀ عصبی از 80/0 به 95/0 افزایش می‌‌‌یابد. شبکۀ عصبی تابع پایۀ شعاعی در مقایسه با شبکۀ عصبی پرسپترون چند‌لایه دقت بیشتری در برآورد حجم تنه دارد. مقایسۀ معیارهای ارزیابی شبکۀ عصبی مصنوعی با رگرسیون گام‌به‌گام نشان داد که شبکۀ عصبی MLP و RBF به‌ترتیب دارای مقدار RMSE 18/1 و 05/1 است، درحالی‌که مقدار RMSE مدل رگرسیون 57/2 می‌‌‌باشد. ضریب تشخیص رگرسیون در مقایسه با هر دو مدل شبکۀ عصبی نیز مقدار کمتری است.
منابع مشابه
مقایسۀ عملکرد شبکه های عصبیِ مصنوعی با تحلیل رگرسیون در برآورد حجم تنۀ درختان
آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می شود. این روش با تعیین رابطه ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می کند، اما محدودیت هایی مانند نرمال بودن متغیر وابسته و همگن بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه های عصبی مصنوعی (ann)، به عنوان یکی از زیر مجموعه های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (ai)، به منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین منظور، تعداد 101...
متن کاملمقایسۀ مدل رگرسیون درختی، شبکۀ عصبی مصنوعی و هارگریوز سامانی در برآورد تبخیرتعرق مرجع مناطق خشک
هدف از این تحقیق، ارزیابی سه مدل شبکۀ عصبی مصنوعی، رگرسیون درختی و مدل هارگریوز سامانی برای برآورد تبخیرتعرق گیاه مرجع بود. بدین منظور از اطلاعات هواشناسی استانهای سیستان و بلوچستان، کرمان، یزد و خراسان جنوبی در دورۀ آماری 1998-2008 استفاده شد. با توجه به تأثیر سرعت باد بر میزان تبخیرتعرق منطقه، برآورد تبخیرتعرق براساس تغییرات سرعت باد در قالب سه گروه شامل ایستگاههایی با سرعت باد کمتر از 48/2...
متن کاملمقایسه دو روش شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز رگرسیون در پیش بینی و برآورد حجم مقطوعات درختان در جنگل آموزشی-پژوهشی خیرود نوشهر
استفاده از مدلهای تجربی آماری از روش های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روش‌های آماری بوده که می تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش فرض و دارای محدودیتهایی مانند نرمال بودن توزیع داده ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش های جدید مثل شبکه های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...
متن کاملمقایسۀ مدل رگرسیون درختی، شبکۀ عصبی مصنوعی و هارگریوز سامانی در برآورد تبخیرتعرق مرجع مناطق خشک
هدف از این تحقیق، ارزیابی سه مدل شبکۀ عصبی مصنوعی، رگرسیون درختی و مدل هارگریوز سامانی برای برآورد تبخیرتعرق گیاه مرجع بود. بدین منظور از اطلاعات هواشناسی استانهای سیستان و بلوچستان، کرمان، یزد و خراسان جنوبی در دورۀ آماری 1998-2008 استفاده شد. با توجه به تأثیر سرعت باد بر میزان تبخیرتعرق منطقه، برآورد تبخیرتعرق براساس تغییرات سرعت باد در قالب سه گروه شامل ایستگاههایی با سرعت باد کمتر از 48/2...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 66 شماره 2
صفحات 177- 191
تاریخ انتشار 2013-06-22
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023